参考博客《似然函数Likelihood function》感谢作者分享。我的归纳：概率与似然性概率用于在已知一些参数的情况下，预测接下来的观测所得到的结果，而似然性则是用于在已知某些观测所得到的结果时，对有关事物性质的参数进行估计。似然函数是一种关于统计模型中参数的函数。例如，已知有事件A发生，运用似然函数，我们估计参数B的可能性。表明在已知观测结果情况下，似然函数的值越高，该参数值可使模型越合理
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2024-01-17 06:02:42
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评估器(estimators)从何而来？相较于猜测某个函数可能产生一个好的估计器，然后再分析其偏差和方差，我们更愿意拥有一些原则，可以用来推导针对不同模型的好的估计器的特定函数。最常用的这种原则就是最大似然原则(maximum likelihood principle)。 一种对最大似然估计的解释是将其看做是对模型的分布和训练集所定义的实验分布的差异的最小化。差异的程度使用Kl散度来衡量。 最小化
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2024-01-17 11:29:11
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最大似然法（Maximum Likelihood，ML）也称为最大概似估计，也叫极大似然估计，是一种具有理论性的点估计法，此方法的基本思想是：当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大，而不是像最小二乘估计法旨在得到使得模型能最好地拟合样本数据的参数估计量。 最大似然估计是一种统计方法，它用
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2024-04-21 14:55:49
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1、最大似然估计MLE(maximum likelihood estimation) 最大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法，即：“模型已定，参数未知”。首先回顾一下贝叶斯公式这个公式也称为逆概率公式，可以将后验概率转化为基于似然函数和先验概率的计算表达式，即最大似然估计就是要用似然函数取到最大值时的参数值作为估计值，似然函数可以写做 由于有连乘运算，通常对似然函数取对数计算简便
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2024-02-01 08:07:43
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任务描述本关任务：理解最大似然法的基本原理并解决实际问题。相关知识为了完成本关任务，你需要：理解极大似然原理；理解并掌握极大似然法的数学模型。极大似然原理最大似然法是建立在极大似然原理的基础上的一个统计方法。极大似然原理可以这么描述：一个随机试验如有若干个可能的结果A,B,C...，若在一次试验中，结果 A 出现了，那么可以认为实验条件对A的出现有利，即出现的概率 P(A) 较大。举个简单的例子：
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2024-01-17 05:31:32
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维基百科，自由的百科全书 最大似然估计是一种统计方法，它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数。这个方法最早是遗传学家以及统计学家罗纳德·费雪爵士在1912年至1922年间开始使用的。 预备知识下边的讨论要求读者熟悉概率论中的基本定义，如概率分布、概率密度函数、随机变量、数学期望等。同时，还要求读者熟悉连续实函数的基本技巧，比如使用微分来求一个函数的极值（即极大值或极小值）。 最大似然估计的原理
参数估计(Parameter Estimation)。常用的估计方法有 最大似然估计、最大后验估计、贝叶斯估计等。x=(x1,…,xn)是来自概率密度函数p(x|θ)的独立采样，则其乘积 p(x|θ)=∏i=1np(xi|θ) θ给定时，p(x|θ)是样本x的联合密度函数；当样本x的观察值给定时，p(x|θ)是未知参数θ的函数，称为样本的似然函数，常记作L(θ)。对数似然函数 ℓ(θ)=lnL(
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2023-10-23 11:31:27
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最大似然法是一种用于参数估计的统计方法，其核心思想是通过最大化似然函数来找到最有可能生成观测数据的参数值。在这篇博文中，我们将以 Python 为工具，详细探讨如何实现最大似然法的过程，包括背景知识、实现步骤和工具集成。
在理解最大似然法的背景之前，先看一下它与其他统计方法的关系图。大家可以看到，最大似然法在统计学发展史上占据了重要的地位，并且与贝叶斯推断等其他方法形成了鲜明的对比。
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最大似然估计学习总结------MadTurtle1. 作用在已知试验结果（即是样本）的情况下，用来估计满足这些样本分布的参数，把可能性最大的那个参数作为真实的参数估计。2. 离散型设为离散型随机变量，为多维参数向量，如果随机变量相互独立且概率计算式为P{，则可得概率函数为P{}=，在固定时，上式表示的概率；当已知的时候，它又变成的函数，可以把它记为，称此函数为似然函数。似然函
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2024-01-17 13:39:09
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最大似然法（the method of maximum likelihood）也称极大似然法，它最早是由高斯所提出的,后来由英国统计学家费歇于1912年在其一篇文章中重新提出,并且证明了这个方法的一些性质.最大似然估计这一名称也是费歇给的.它是建立在最大似然原理的基础上的一个统计方法.为了对最大似然原理有一个直观的认识,我们先来看一个例
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2023-11-13 13:24:11
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最普遍的情况是概率密度函数并不是已知的，在很多的问题中，潜在的概率密度函数必须从可用的数据中估计。例如有时可能知道概率密度函数的类型（高斯、瑞利等），但不知道具体的参数如方差或均值；相反，有时知道一些参数，但不知道概率密度的类型。有各种各样的方法解决这个问题，根据不同的已知信息采取不同的解决办法。这里介绍最大似然参数估计。 &nb
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2024-01-13 07:05:52
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最近（2020/6/14）模式识别课程 老师让用最大似然分类法对一个遥感影像进行分类，上有很多大佬都写过类似的文章，本人阅读之后，犹如醍醐灌顶，对这些大佬们的钦佩之情犹如绵绵江水滔滔不绝。此篇博客就简单记录一下 这段时间对MLC 的学习，希望可以帮助到大家。一、预备知识关于MLC，百度百科 中，最大似然分类（MaximumLikelihood Classification ）被定义为 在两类或多类
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2024-05-11 23:41:06
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最大似然法,英文名称是Maximum Likelihood Method，在统计中应用很广。这个方法的思想最早由高斯提出来，后来由菲舍加以推广并命名。 最大似然法是要解决这样一个问题：给定一组数据和一个参数待定的模型，如何确定模型的参数，使得这个确定参数后的模型在所有模型中产生已知数据的概率最大。通
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2017-05-28 16:36:00
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# Java求解最大似然估计的科普文章
最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是统计学中一种重要的方法，用于估计模型参数。首先，我们需要理解什么是最大似然估计，它是通过选择使得观察到的数据的可能性最大的参数值来进行估计。在这篇文章中，我们将通过一个简单的Java示例，来展示如何实现最大似然估计。
## 1. 最大似然估计的基本概念
最大似然估计的
最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation），是一种统计方法，它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数。最大似然估计中采样需满足一个很重要的假设，就是所有的采样都是独立同分布的。一、最大似然估计法的基本思想 最大似然估计法的思想很简单：在已经得到试验结果的情况下，我们应该寻找使这个结果出现的可能性最大的那个 作为真
一、频率派 假设X为随机数据，其矩阵表示维度为N,假设θ为X随机数的特征，频率派认为在一次实验中，如果时间A发生了，那么则认为事件A的发生一定是事件A的概率最大，记为P(x=A)最大，由假设可知事件A发生的概率和θ有关。 极大似然是指一次试验就发生的事件，这个事件本身发生概率最大，极大似然估计具体求解与推导公式如下： 假设：x是服从某个概率的分别，可以用概率P =p(x|Θ)，其中Θ为概率分
定义极大似然估计方法（Maximum Likelihood Estimate，MLE）也称最大概似估计或最大似然估计： 利用已知的样本结果，反推最有可能（最大概率）导致这样的结果的参数值。 思想：已经拿到很多个样本，这些样本值已实现，最大似然估计就是找参数估计值，使得前面已经实现的样本值发生概率最大。 本质：其是一种概率论在统计学的应用，是参数估计的方法之一；其是一种粗略的数学期望，要知道它
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2023-09-04 14:33:56
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# Java 中的最大似然估计法实现指南
最大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是一种用于估计统计模型参数的方法。在这篇文章中，我们将一起学习如何在 Java 中实现这一方法。我们将通过几个步骤逐步完成它，具体流程如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------
原创
2024-09-06 06:44:25
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# Java中的最大似然估计法实现
最大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation，MLE）是一种用于参数估计的统计方法。我们将在Java中实现这一方法，以下是整个开发流程和代码实现的详细指导。
## 开发流程
首先，我们将整个开发流程进行拆解，并以表格的形式呈现：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-09-07 04:01:26
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引言： 如果我们知道样本（数据）所服从的概率分布的模型，而不知道该模型中的参数，例如：高斯模型的参数：均值u，及方差sigma。最大似然估计就是用来估计模型参数的统计学方法. 如何估计： 我们利用样本，概率分布模型来估计，我们从总体中能够获得这些样本，为什么能获得，应该是获得这样的样本组合的概率最大。这样就将参数估计问题转化到最优化问题了。求最值，最简单的方法就是求导数，令导数为零，解方程。
